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Enregistrement W3139474020 · doi:10.21037/apm-20-2050

A bibliometric analysis of acute respiratory distress syndrome (ARDS) research from 2010 to 2019

2021· article· en· W3139474020 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyu Zhang, Chengyuan Wang, Hongwen Zhao

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésARDSMedicineAcute respiratory distressIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thousands of papers on acute respiratory distress syndrome (ARDS) have been published in the last decade. This study aimed to evaluate the research hotspots and future trends in ARDS research using bibliometric analysis. METHODS: All relevant literature on ARDS published between 2010 and 2019 was retrieved from the Web of Science Core Collection database, and the retrieval strategy was TS = (ARDS OR acute respiratory distress syndrome). Bibliometric analysis was conducted using VOSviewer and the online bibliometric analysis platform based on retrieved data. Bibliographic Item Co-occurrence Matrix Builder (BICOMB) and gCLUTO software were used to evaluate and visualize the results, and to explore the hotspots in the field of ARDS. RESULTS: A total of 9,858 ARDS research articles dated between 2010 and 2019 were included. The dominant position of the United States in global ARDS research throughout this 10-year period was evident, and it was also the country most frequently involved in international cooperation. The University of Toronto was the most productive institution and a leader in research collaboration. Critical Care Medicine was the most productive journal in terms of the number of publications on ARDS. Further, Matthay MA, Pelosi P, Slutsky AS, and Thompson BT all made significant contributions to ARDS research. A total of 37 most frequent keywords were identified and belonged to 5 hotspots: (I) adult and pediatric ARDS; (II) life-support monitoring parameters and therapy in severe patients with ARDS; (III) molecular mechanisms of acute lung injury; (IV) influenza-related pneumonia; and (V) severe complications of ARDS. Also, in the last 5 years, the keywords "biomarkers", "pathway", "NF-κB", "epidemiology", "life-support", and "ECMO" began to appear in the ARDS research field. CONCLUSIONS: In the decade from 2010 to 2019, the United States was a global leader in ARDS research, and hotspots included epidemiology, mechanisms, monitoring parameters, and therapy, especially mechanical ventilation. Our results suggest that the mechanisms of ARDS and novel life-support therapies will remain research hotspots in the future. International collaboration is also expected to widen and deepen in the field of ARDS research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0530,152
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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